基于集对分析的空战武器系统作战效能评估

空战武器系统面临复杂的作战环境,对其作战效能的评估是一个多因素综合评判问题.分析了影响空战武器系统作战效能的因素,建立了空战武器系统作战效能评估指标体系.在简单介绍集对分析的基本原理以后,建立了基于集对分析的空战武器系统作战效能评估模型.最后,通过评估得出了国外几种典型的空战武器系统作战效能的优劣排序,验证了集对分析的可行性和有效性.     

一种新的机动目标跟踪中的变结构多模型算法

实践证明变结构多模型(VSMM)算法在机动目标跟踪领域有着广阔的应用前景。动态地辨识机动目标的机动参数是提高目标状态估计精度的理想方法。因此,将二者结合,提出了一种新的VSMM算法,即带有修正装置的自适应网格法。算法核心所在是对系统输入量采用了协方差匹配技术来对系统不确定性进行修正,即对系统噪声协方差阵Q的实时辨识上,使滤波器具有高度自适应性。     

基于密度聚类的地面发控解耦模型研究

目前多弹种共架发射是火箭炮发射系统的主流趋势,但是在现役装备适配新增弹种时,发射控制软件设计过程繁琐,弹种间互用数据结构,参数相互关联,修改某一弹种时可能对其他弹种造成未知影响,耦合现象严重.在某型火箭炮发控软件的基础上,基于密度的聚类算法选取合适的参数,将发控软件预处理得到的功能节点按其相似度包装成软件功能模块,分析...     

多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise,CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题.通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将...     

一种新的IMM-PDA滤波器跟踪门

针对杂波环境下跟踪机动目标问题,研究了两种现行的跟踪门,模型跟踪门(MBG)和集中跟踪门(CG)。在此基础上提出了新的跟踪门,分别是模型概率加权跟踪门(MPWG)和两级模型概率加权跟踪门(TS-MPWG)。用RMS误差、跟踪丢失百分比和计算量比较了这几种跟踪门的性能。从仿真结果可以看出,在杂波环境下用IMM-PDAF进行机动目标跟踪,TS-MPWG跟踪门优于其它方法。     

内编队重力场测量卫星微推力器姿轨一体化控制

内编队重力场测量卫星通过精密定轨和相对状态测量实现高精度高分辨率地球重力场测量.这两项技术都依赖于精密编队控制和姿态控制.稳态工作期间,要求相对位移必须控制在厘米量级内,外卫星对地定向精度优于0.1°.姿轨一体化控制的目标是利用微推力器保障稳态工作期间的科学测量.基于带推力器布局的耦合线性模型进行了内编队重力场测量卫星...     

基于Petri网的军事装备物资供应保障建模

考虑了信息化条件下装备供应保障的战场环境和供应能力,建立了装备供应保障需求预测和物资供应决策流程的Petri网模型.用CPN-Tools对运输决策子模型进行了仿真,验证了应用信息网络技术优化的决策模型对提升装备供应保障效能的作用.     

关于消防工作新机制的思考

以《消防法》确定的消防工作＂原则＂为标志,我国消防工作形成了政府统一领导、部门监管协调、单位主体责任、公民积极参与、社会组织协同的工作新机制,其中政府领导是统领,部门监督协调是关键,单位主体责任是重点,公民积极参与是基础,社会组织是重要补充,这五个方面互相联系,密不可分,是一个统一的整体。     

核独立分量分析的随机滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波的预测模型是剩余寿命预测方法的一个重要分支,当前制约滤波模型的一个重要问题就是如何对大量高维非线性状态监测数据进行特征降维,以易于模型参数求解.通过线性回归处理了非定期换油保养对油液数据的影响;运用核独立分量分析进行特征降维,消除了各维数据之间相关性对模型预测精度的影响;建立了基于油液增量的滤波模型,并设计了极大似然估计方法求解模型参数;最后实例验证了模型的有效性和实用性.